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申请/专利权人：华北电力大学
申请日：2024-04-16
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN118153776A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06F17/18;G06F18/214;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.25#实质审查的生效;2024.06.07#公开
摘要：本发明在充分考虑光伏发电功率时间序列的非平稳性和波动性的基础上，提出了一种基于VMD‑TCN的短期光伏发电功率预测方法，首先获取历史光伏发电功率时间序列数据，其次基于能量贡献率和最大频谱间隔比计算VMD最优模态分量集合，然后基于均方根误差最小化准则计算TCN预测子模型最佳重构权重，最后基于上述步骤中计算得的最优模态数量和最佳重构权重建立VMD‑TCN光伏发电功率预测模型预测下一周期光伏出力。所提发明可以有效克服模态混叠，提高光伏发电功率预测模型的预测精度。
主权项：1.一种基于VMD-TCN的短期光伏发电功率预测方法，该方法包括以下步骤：S1.获取历史光伏发电功率时间序列数据S2.基于能量贡献率和最大频谱间隔比计算VMD最优模态分量集合S3.基于均方根误差最小化准则计算TCN预测子模型最佳重构权重S4.建立VMD-TCN光伏发电功率预测模型预测下一周期光伏出力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学 一种基于VMD-TCN的短期光伏发电功率预测方法
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